Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Развитие технологий скоро приведет к тому, что ИИ будет сам искать и маркировать фейки в интернете. Горизонт планирования — 5-10 лет, предполагают эксперты. Сейчас исследователи работают над вычислением следов искусственного изменения контента и нейромаркетингом.

Перспективами обнаружения фейковых материалов с агентством ТАСС поделился руководитель рабочей группы Национальной технологической инициативы "Нейронет" Андрей Иващенко.

“Уже сейчас, — говорит эксперт, — есть большое количество технологий, автоматически распознающих различного рода "склейки" и монтаж в видеоматериалах”.

Текстовые анализаторы могут определить, написан ли текст одним человеком или разными людьми, что особенно востребовано при анализе комментариев в социальных сетях или отзывов на товары и услуги.

“Вполне вероятно, что через 5-10 лет мы будем заходить на сайт и сразу видеть отметки о фейковых материалах", — предполагает Иващенко.

Эксперт также считает, что сам интернет станет более адаптированным под потребности человека. Люди, например, смогут управлять операционной системой с помощью голосовых команд.

Разработчики "Нейронета" сейчас работают над развитием двух видов технологий, полезных для борьбы с фейками, рассказал Иващенко.

В первую категорию входят ИИ-системы, анализирующие текст, аудио, фото- и видеоизображения. Они позволяют вычислить следы искусственного изменения контента.

Второе направление — нейромаркетинг. В этом случае анализируются эмоциональные и поведенческие реакции человека с учетом биологической (невербальной) обратной связи — глазодвигательных, кожных реакций, температуры тела, ЭЭГ, ЭКГ, по которым можно определить истинные эмоции человека.

“Аналогичный принцип можно перенести на распознавание таких сигналов на видео. Например, следить за движением глаз, дыханием, положением тела", — объясняет эксперт.

Добавим, в конце февраля Роскомнадзор анонсировал запуск системы обнаружения информационных бомб “Вепрь”. Заработать она должна уже в этом году. Зимой запустили и другую систему со схожими целями. “Окулус” представляет собой автоматическую систему поиска запрещенного контента. Основная тематика поиска — экстремизм, наркотики, митинги, пропаганда ЛГБТ и военные фейки. К 2025 году “Окулус” обещают научить детально анализировать действия людей в интернете. “Вепрь” и “Окулус” должны войти в единую систему мониторинга информационного пространства.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru